四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 賀立龍 李 敬 何立果 周慧珍

一、引 言

根據(jù)央行發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2008～2017年，我國社會融資規(guī)模累計新增150萬億元，其中新增人民幣貸款94.7萬億元，占到新增總量的63.13%。商業(yè)銀行信貸為主的間接融資仍然是企業(yè)融資的主要途徑。銀行的資金中介和風(fēng)險管控職能可以有效地融通金融資源，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展(Schumpeter,1911)。Fisher(1933)的研究肯定了信貸融資總量對經(jīng)濟(jì)波動的影響。因此，揭示商業(yè)銀行信貸配置流向的特征和動機(jī)，有助于引導(dǎo)商業(yè)銀行合理配置信貸資源，更好地服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)。

商業(yè)銀行信貸配置存在復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化特征。張淦和趙永清(2018)研究指出，商業(yè)銀行信貸結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)非均衡的狀態(tài)，商業(yè)銀行信貸資金的行業(yè)配置與金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)效率提升存在背離。夏祥謙和范敏(2019)研究指出，銀行體系信貸配置存在“所有制歧視”和對小微企業(yè)的“規(guī)模歧視”。劉仁伍和盛文軍(2011)指出，銀行信貸配置在非國有企業(yè)中存在一定歧視，但非國有企業(yè)信貸可得量也與自身盈利水平相關(guān)。

關(guān)于商業(yè)銀行信貸配置動機(jī)的觀點(diǎn)也不盡一致。Giovanni和Robert(2004)研究指出，在信息不對稱的市場，銀行會收取更高的利率，為信用較差的企業(yè)提供融資。王諍諍和王洪衛(wèi)(2016)研究指出，商業(yè)銀行偏好房地產(chǎn)信貸，其決策的主要動因是“避險動機(jī)”。劉京軍等(2016)研究發(fā)現(xiàn)，銀行更愿意貸款給一些有良好資產(chǎn)抵押的對象，如擁有土地抵押權(quán)的房地產(chǎn)企業(yè)。此外，劉飛(2014)研究指出，銀行信貸配置并沒有完全按照市場化的原則，存在收益與風(fēng)險之外的復(fù)雜因素。

本文基于商業(yè)銀行對公授信報告的樣本數(shù)據(jù)，對商業(yè)銀行信貸配給偏向及動機(jī)進(jìn)行微觀實證分析，揭示：(1)商業(yè)銀行信貸流向呈現(xiàn)怎樣的結(jié)構(gòu)性特征？尤其是在非公有制企業(yè)內(nèi)部有何配置偏向？(2)商業(yè)銀行信貸偏向反映出什么信貸動機(jī)與行為傾向？

二、文獻(xiàn)述評與研究假設(shè)

Minsky(1976,1986)研究指出，經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定的重要來源不是投資，而是為投資進(jìn)行的融資，他強(qiáng)調(diào)信貸融資結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)波動的影響。Diamond和Dybvig(1983)指出，銀行體系的流動性創(chuàng)造及其不穩(wěn)定性對經(jīng)濟(jì)波動具有重要影響。國內(nèi)學(xué)者在研究金融和實體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系時，創(chuàng)造性地使用了“虛擬經(jīng)濟(jì)”的概念。丁肇勇(2003)指出，虛擬經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)間存在共生性，并從促進(jìn)資源優(yōu)化配置、推進(jìn)國有經(jīng)濟(jì)布局調(diào)整、加速啟動民間投資等方面闡述了虛擬經(jīng)濟(jì)對實體經(jīng)濟(jì)的影響。蘇治(2017)等從規(guī)模和周期兩層面檢驗中國虛擬經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)在兩層面均存在虛實背離特征。胡曉(2015)研究虛擬資產(chǎn)規(guī)模對美國制造業(yè)部門GDP的影響，發(fā)現(xiàn)金融對實體經(jīng)濟(jì)增量的促進(jìn)作用變?nèi)?，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響變強(qiáng)，金融化到一定程度可能抑制實體經(jīng)濟(jì)的增長。劉小玄和周曉艷(2011)通過對中國制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證分析，指出國有企業(yè)和民營企業(yè)在金融市場中面臨制度性歧視，造成金融資源無法有效配置到實體經(jīng)濟(jì)中。李思龍(2017)檢驗了金融業(yè)股權(quán)投資總額對銀行體系、股票市場和金融體系金融風(fēng)險的影響，發(fā)現(xiàn)上市公司“脫實向虛”的金融業(yè)股權(quán)投資行為，可能引發(fā)資金從實體經(jīng)濟(jì)回流到金融體系，造成虛擬經(jīng)濟(jì)的過度膨脹，提升了股票市場及金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險。因此，金融對實體經(jīng)濟(jì)的支持效率有較大的不確定性。

關(guān)于商業(yè)銀行信貸配置的偏向和動機(jī)。Robert和Lixin(1999)研究指出，20世紀(jì)80年代，銀行對國企的預(yù)算約束較為嚴(yán)格，銀行貸款更多流向生產(chǎn)率較高的國企。饒品貴和姜國華(2013)的實證分析表明，非國有企業(yè)具有更高的經(jīng)濟(jì)效益卻沒有得到足夠的信貸資金。王諍諍和王洪衛(wèi)(2016)研究指出，商業(yè)銀行可能是出于“避險動機(jī)”而更偏好房地產(chǎn)信貸，以降低信貸不良率。朱太輝等(2018)研究指出，近年來銀行信貸資金利用效率持續(xù)下降，信貸資金更多流向產(chǎn)出效率低的部門，信貸擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)增速之間的背離趨勢不斷加劇。宋文昌和童士清(2009)認(rèn)為，銀行厭惡短期風(fēng)險，偏好短期收益，是導(dǎo)致信貸資源配置不合理、影響信貸資源配置效率的原因之一。商業(yè)銀行信貸的配置偏向與動機(jī)是相互聯(lián)系的。

基于已有研究，本文提出如下配置偏向假設(shè)。

H1：商業(yè)銀行信貸流向偏好國有企業(yè)，表現(xiàn)出總體上的“所有制歧視”。

H2：商業(yè)銀行信貸流向偏好房地產(chǎn)行業(yè)，表現(xiàn)出總體上的“產(chǎn)業(yè)歧視”。

H3：信貸可得性與企業(yè)凈利率呈負(fù)相關(guān)，與資產(chǎn)負(fù)債率呈正相關(guān)，商業(yè)銀行總體上重視短期風(fēng)險防控。

除了從信貸可得性考察商業(yè)銀行信貸配置，本文進(jìn)一步從企業(yè)獲得信貸的成本角度，考慮商業(yè)銀行信貸流向的結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)。顧海峰和鄭婷(2015)以2009～2013年16家上市銀行為研究對象，從商業(yè)銀行自身的指標(biāo)考慮商業(yè)銀行信貸配置效率，結(jié)果表明，在信息不對稱的情況下，商業(yè)銀行將信貸資金低成本地配置于國有企業(yè)等大型企業(yè)。景麟德等(2018)進(jìn)一步研究指出，國有企業(yè)一般擁有相對更長的存續(xù)歷史(1)國企一般具有“大而不倒”的特征。，這使資金供給者減少了逆向選擇和道德風(fēng)險的擔(dān)憂。茍琴等(2014)研究指出，信貸資金配給更多的與企業(yè)自身稟賦和宏觀金融環(huán)境有關(guān)，信貸配置偏向國有企業(yè)，更多因為非國有企業(yè)與銀行之間的信息不對稱?？梢?，商業(yè)銀行信貸配置偏好國企和短期利益有一定的影響因素，商業(yè)銀行比較看重信息和管理成本。而融資余額反映了銀企之間較為穩(wěn)定的合作關(guān)系，銀行信貸配置可能偏向融資余額高的企業(yè)。

基于以上認(rèn)識，本文提出如下假設(shè)。

H4：信貸成本與企業(yè)融資余額呈負(fù)相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置看重信息和管理成本。

H5：融資余額與企業(yè)的國有性質(zhì)呈正相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置更看重“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企。

關(guān)于銀行信貸在非公有制企業(yè)內(nèi)部的配置，白俊和連立帥(2012)研究認(rèn)為，信貸對象的經(jīng)營規(guī)模是商業(yè)銀行信貸決策的主要考量因素。顧海峰(2013)從最優(yōu)貸款利率與非市場出清視角分析信貸配給，認(rèn)為銀行信貸排斥信用等級不足的中小企業(yè)，扭曲信貸配置的效率偏向。方軍雄(2007)研究指出，信貸資金過多的投放給國有企業(yè)，可能源于國有企業(yè)相比非國有企業(yè)具有信息成本優(yōu)勢和違約風(fēng)險小的優(yōu)勢。因此，對非公有制的信貸對象，商業(yè)銀行放貸更偏好規(guī)模大的企業(yè)，并看重違約風(fēng)險。

基于以上認(rèn)識，本文提出如下假設(shè)。

H6：在非公有制企業(yè)內(nèi)部，信貸可得性與企業(yè)規(guī)模正相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置偏好規(guī)模大的企業(yè)。

H7：信貸可得性與企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率、融資余額正相關(guān)，與短期借款負(fù)相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置看重信息成本和短期風(fēng)險可控。

H8：信貸成本與企業(yè)規(guī)模正相關(guān)，大企業(yè)具有抬高信貸價格擠出中小企業(yè)的能力。

三、數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計描述

(一)數(shù)據(jù)來源

由于從公開發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中獲得不同地區(qū)商業(yè)銀行的信貸資金配置偏好情況較為困難，筆者分別走訪四川、安徽、湖南、河南、江蘇、江西、遼寧、河北、甘肅、山東等省份的包括國有四大商業(yè)銀行(2)指中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行和中國建設(shè)銀行。、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行在內(nèi)的不同性質(zhì)、規(guī)模的商業(yè)銀行，進(jìn)行實地調(diào)研，對2009～2017年里形成的商業(yè)銀行對公客戶的信貸可行性分析報告進(jìn)行隨機(jī)抽樣，共采集到213份樣本。樣本采集范圍涵蓋我國東、中、西和東北部地區(qū)，授信主體囊括我國主要的四類商業(yè)銀行，融資主體類型在產(chǎn)權(quán)、行業(yè)、規(guī)模、城鄉(xiāng)、區(qū)域等層面涵蓋范圍全面，形成了對于研究我國商業(yè)銀行對公信貸行為具有較強(qiáng)代表性的樣本，其中有效樣本204份。

調(diào)查的具體內(nèi)容包括三大類：授信合約基本情況；授信主體特征；授信業(yè)務(wù)特征。其中，授信合約基本情況包含的變量包括公司客戶的經(jīng)營性質(zhì)、本次授信額度及期限、貸款利率、擔(dān)保方式或條件；授信主體特征包含的變量包括銀行的性質(zhì)與規(guī)模、銀行所在區(qū)域、客戶成立的時間及地址、所有制性質(zhì)、主營業(yè)務(wù)、法人及高管情況、資產(chǎn)負(fù)債狀況、投融資情況、盈利情況以及是否存在不良記錄等；授信業(yè)務(wù)特征包含的變量包括授信對象所處行業(yè)的國家支持政策、當(dāng)次授信的風(fēng)險點(diǎn)及銀行收益來源。為了保護(hù)貸款客戶的關(guān)鍵信息以及滿足被調(diào)研銀行的保密需要，本文將相關(guān)地理信息和具體公司名稱略去。調(diào)查樣本的地區(qū)分布情況如表1所示。

表1 信貸樣本的地區(qū)分布

注：東、中、西、東北部采用《中國統(tǒng)計年鑒》中的劃分方式。東部包括：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北部包括：遼寧、吉林和黑龍江。樣本平均授信額度以樣本中該地區(qū)企業(yè)所獲總授信額度除以該地區(qū)樣本數(shù)量獲得。

(二)信貸資金配置流向的結(jié)構(gòu)化特征

1.銀行授信的基本特征。樣本中股份制銀行的信貸數(shù)量超過半數(shù)，國有四大商業(yè)銀行的信貸數(shù)量最少。從商業(yè)銀行類型與授信對象行業(yè)特征來看，除傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)樣本數(shù)較多外，股份制銀行對于金融行業(yè)及用途的信貸數(shù)量較多；城市商業(yè)銀行對新興產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)的授信數(shù)量相對較多；農(nóng)村商業(yè)銀行的信貸主要配置在非生產(chǎn)類產(chǎn)業(yè)及用途的企業(yè)授信上，對新興產(chǎn)業(yè)的支持較小(見表2)。從商業(yè)銀行類型與授信對象所有制結(jié)構(gòu)考察，樣本總體的授信對象基本為國有企業(yè)和民營企業(yè)，由于民營企業(yè)樣本數(shù)量較大，因此四種類型的銀行對民營企業(yè)的信貸數(shù)量都是最大的(見表3)。

表2 不同產(chǎn)業(yè)及用途的授信銀行結(jié)構(gòu) 單位：個

表3 不同所有制企業(yè)的授信銀行結(jié)構(gòu) 單位：個

2.授信對象的結(jié)構(gòu)特征。如表4所示，從樣本數(shù)量看，商業(yè)銀行信貸配置中民營企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位(60%)，該特征也完全體現(xiàn)在實體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的所有制結(jié)構(gòu)上，尤其是配置到新興產(chǎn)業(yè)的信貸中，有81.8%流向了民營企業(yè)。同時，在對非實體經(jīng)濟(jì)的信貸配置中，大多數(shù)信貸流向了國有企業(yè)，在配置到金融行業(yè)及用途領(lǐng)域的信貸中有超過70%流向國有企業(yè)。在企業(yè)財務(wù)特征方面，金融類信貸流向的企業(yè)呈現(xiàn)資產(chǎn)規(guī)模大、負(fù)債率高、利潤率高、對外擔(dān)保額度高的特點(diǎn)。值得注意的是，非生產(chǎn)用途的授信企業(yè)呈現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率較低、利潤率較高，同時不良信用記錄率較高的特征。樣本中的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)無論在凈利潤率還是在對外擔(dān)保額度方面均處于較低水平，同時融資余額較高，也體現(xiàn)了該類企業(yè)盈利能力較弱、信用實力不強(qiáng)、依賴銀行融資的特點(diǎn)。

表4 授信對象的產(chǎn)業(yè)分布與資金用途

如表5所示，按企業(yè)所有制類型分類后，國有企業(yè)與民營企業(yè)的對比較為直觀。在資產(chǎn)規(guī)模方面，國有企業(yè)的平均資產(chǎn)超過150億元，而民營企業(yè)平均不到20億元；在風(fēng)險控制層面，國有企業(yè)的平均融資余額和對外擔(dān)保額度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于民營企業(yè)；同時，作為反映企業(yè)杠桿率的重要指標(biāo)，國有企業(yè)的平均資產(chǎn)負(fù)債率明顯高于民營企業(yè)。另外，樣本中國有企業(yè)的盈利能力略高于民營企業(yè)。

表5 不同所有制企業(yè)的結(jié)構(gòu)性特征

3.信貸資金的產(chǎn)業(yè)配置偏向與所有制配置偏向。如表6所示，在產(chǎn)業(yè)層面，從企業(yè)數(shù)量考察，實體經(jīng)濟(jì)企業(yè)尤其是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍是銀行對公信貸的主要客戶。另外，有23個樣本的信貸資金流向金融業(yè)，其中包括金融企業(yè)信貸及用于一般企業(yè)的金融業(yè)務(wù)及用途如投資管理、借新還舊、提供擔(dān)保業(yè)務(wù)額度、置換股東借款等，所占比例僅次于對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和非生產(chǎn)用途產(chǎn)業(yè)的授信；還有18個樣本的信貸資金流向房地產(chǎn)行業(yè)。從授信額度來看，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的總體額度所占比例依然最大(38.07%)，金融行業(yè)及用途(20.20%)和房地產(chǎn)行業(yè)(16.57%)的授信額度次之；同時，房地產(chǎn)行業(yè)和金融行業(yè)的樣本授信額度均值都超過了9億元，是所有產(chǎn)業(yè)中最高的，分別是授信額度最低的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的2.82倍和2.69倍。綜上可見，商業(yè)銀行對于實體經(jīng)濟(jì)的信貸支持力度較大，相對于新興科技型企業(yè)，傳統(tǒng)制造型企業(yè)仍然是銀行的主要授信客戶，同時房地產(chǎn)和金融行業(yè)的平均授信額度較大，銀行更傾向于把大額信貸配置到這兩個行業(yè)及用途。

表6 信貸樣本額度的產(chǎn)業(yè)用途分布

注：授信額度比例的偏差為±0.005%。下同。

如表7所示，在所有制層面，從樣本企業(yè)數(shù)量考察，民營企業(yè)的數(shù)量在信貸市場中居于主體地位，占總企業(yè)數(shù)量的60.29%。從獲得信貸的額度考察，配置到國有企業(yè)的資金占總量的83.66%，體現(xiàn)出國有企業(yè)在信貸可得量上的絕對優(yōu)勢。從樣本授信均值觀察，可以得到更為明顯的結(jié)果，國有企業(yè)的均值超過了民營企業(yè)的9倍。相比之下，樣本中集體企業(yè)數(shù)量很少，無法對國有企業(yè)與非公有制企業(yè)的二元市場格局造成影響。

表7 信貸樣本額度的所有制分布

4.不同產(chǎn)業(yè)及所有制的信貸成本差異。如表8所示，實體經(jīng)濟(jì)與非實體經(jīng)濟(jì)授信成本差異較大。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)授信利率平均為基準(zhǔn)上浮24.43%，高于信貸樣本總體平均利率(22.05%)，分別超過金融行業(yè)及房地產(chǎn)行業(yè)4.65%和8.21%。與此對應(yīng)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的平均授信年限相對最短(2.05年)，房地產(chǎn)行業(yè)因其項目周期較長，授信年限最長(7.22年)。除利率成本外，非實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)在增信方式上也與實體經(jīng)濟(jì)，尤其是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)有明顯差異。相比信用和保證，質(zhì)押和抵押屬于“實權(quán)/實物”類增信，對貸款的追索能力較強(qiáng)，貸款人需要承擔(dān)的違約風(fēng)險更大，因此貸款成本也就更大。與其他產(chǎn)業(yè)及用途相比，金融類信貸的信用(21.74%)和保證(65.22%)比例分別最大，房地產(chǎn)行業(yè)信用最小(0%)，兩類信貸成本差異顯著。其他產(chǎn)業(yè)的增信方式中，非生產(chǎn)類信貸的抵押比例(52.00%)相對其他產(chǎn)業(yè)及用途最大；房地產(chǎn)類信貸的質(zhì)押比例最大(32.58%)。從樣本總體分布情況考察，與其他增信方式相比，保證所占平均比例最大(56.81%)，信用所占平均比例最小(13.62%)。

表8 不同產(chǎn)業(yè)及用途的授信成本

注：(1)基準(zhǔn)利率上浮程度為授信報告中直接反映的數(shù)據(jù)，如樣本報告涉及固定利率及外匯利率按照當(dāng)期基準(zhǔn)利率及匯率換算得出,涉及的保證金比例按照保證金比例+利率上浮得出。(2)除信用擔(dān)保外，每個信貸樣本中的擔(dān)保方式可能不止一種，因此四種增信方式的比例之和大于1。

如表9所示，在所有制層面，利率方面，國有企業(yè)信貸的利率平均上浮程度最小(16.16%)，民營企業(yè)的利率平均上浮程度接近國有企業(yè)的2倍。增信措施方面，國有企業(yè)樣本中有29.30%為信用貸款，相比之下，民營企業(yè)這一比例僅為4.07%。同時，民營企業(yè)樣本中的抵押貸款比例達(dá)到68.29%，超過了國有企業(yè)的抵押貸款比例(44.00%)。從利率和增信兩方面考察，民營企業(yè)相比國有企業(yè)表現(xiàn)出明顯的貸款成本較高的特征。

表9 不同所有制企業(yè)的授信成本

四、變量選擇及模型估計

(一)自變量選擇

根據(jù)授信報告中所體現(xiàn)的企業(yè)財務(wù)特征，選擇具有代表性的指標(biāo)：資產(chǎn)總量、資產(chǎn)負(fù)債率、短期借款、營業(yè)收入、融資余額、對外擔(dān)保額度、凈利率、企業(yè)所有制性質(zhì)和企業(yè)產(chǎn)業(yè)性質(zhì)作為自變量，考察其對貸款額度和成本的影響。

營業(yè)收入反映了企業(yè)面臨的市場波動，市場波動對于信貸配置具有很大的影響，景氣時期企業(yè)銷售收入增長，信貸需求上升，相應(yīng)的還款能力也會提高；不景氣時信貸需求下降，還款能力也會下降。雖然授信報告樣本中還體現(xiàn)了企業(yè)的營業(yè)成本，但考慮到營業(yè)成本和營業(yè)收入存在較強(qiáng)的共線性，因此不宜同時作為自變量。企業(yè)的凈利率反映了企業(yè)的盈利能力，通常應(yīng)當(dāng)成為銀行選擇融資企業(yè)的最基本標(biāo)準(zhǔn)。從理論上看，銀行需要根據(jù)企業(yè)的預(yù)期利潤來決定貸款，因為只有在企業(yè)利潤穩(wěn)定增長的基礎(chǔ)上，銀行貸款才能促進(jìn)其發(fā)展，并得到及時、安全地償還。

企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率是測度企業(yè)長期經(jīng)營風(fēng)險和短期信貸活躍度的重要指標(biāo)之一，反映了企業(yè)的財務(wù)杠桿情況和長期債務(wù)風(fēng)險，是信貸資源配置的重要依據(jù)。短期借款反映了企業(yè)的短期償債風(fēng)險。融資余額代表的不僅是企業(yè)的債務(wù)風(fēng)險，也反映了企業(yè)與銀行建立的合作關(guān)系，償債能力高的企業(yè)，更容易建立較為穩(wěn)定的銀企關(guān)系，其融資余額也應(yīng)該相對較高。另外，企業(yè)的對外擔(dān)保額度間接反映企業(yè)的資金實力，表明了金融機(jī)構(gòu)對于企業(yè)的認(rèn)可程度，但同時也反映了間接債務(wù)風(fēng)險，對外擔(dān)保額度越大，企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險越高，這一變量對于企業(yè)信貸可得量的影響有待考察。

企業(yè)所有制性質(zhì)和產(chǎn)業(yè)性質(zhì)(實體或金融偏向)兩個變量用以刻畫信貸配置投放的產(chǎn)權(quán)和虛擬偏向。

(二)以信貸可得強(qiáng)度為因變量的商業(yè)銀行信貸流向結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)分析

學(xué)界對信貸配給等問題進(jìn)行研究，常用“信貸可得性”的概念表示企業(yè)能夠得到信貸供給的概率(胡海峰和金允景，2014)。信貸交易是否達(dá)成是兩種對立的狀態(tài)，但在同樣信貸“可得”的情況下，不同的企業(yè)在信貸市場中的均衡的量卻是不同的。在健康的金融市場中，優(yōu)質(zhì)的、具有成長性的企業(yè)的信貸需求更容易得到滿足，均衡的信貸量更高；落后的、成長性差的企業(yè)的信貸需求更容易被抑制，均衡的信貸量更低。因此，可以把達(dá)成信貸均衡的量定義為信貸可得量，以反映獲得貸款的不同企業(yè)在信貸市場中的均衡地位。

本文選擇企業(yè)的年均信貸可得強(qiáng)度作為因變量，具體指標(biāo)為企業(yè)的年均信貸額度與上年營業(yè)收入之比。一方面，年均信貸可得強(qiáng)度可以很好地代表金融資源的配置量，同時消除不同企業(yè)的貸款項目占用年限的差異；另一方面，可以消除由于企業(yè)規(guī)模和業(yè)務(wù)總量差異造成的內(nèi)生性問題。這也是從銀行角度來考察企業(yè)特征對信貸可得量的影響。

Crei=CreAmounti÷Yearsi÷Incomei

進(jìn)一步地，可建立年均信貸額度的多元線性回歸模型：

lnCrei=α0+α1ALRi+α2lnSTLi+α3lnincome+α4lnloani+α5net+α6lnguari+α7lnASTi+α8Owneri+α9industi+εi

其中，ALR代表企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率，衡量商業(yè)銀行信貸配置長期風(fēng)險；STL代表企業(yè)短期負(fù)債金額，衡量商業(yè)銀行信貸配置短期風(fēng)險；income代表企業(yè)上年營業(yè)收入；loan代表企業(yè)當(dāng)前融資余額；net代表企業(yè)上年凈利潤率，衡量商業(yè)銀行信貸配置長期回報；guar代表企業(yè)對外擔(dān)保額度；Owner代表企業(yè)所有制性質(zhì)；控制變量AST代表企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模。引入虛擬變量：

變量indust表示授信企業(yè)或用途的虛擬性質(zhì)。由于多方面因素作用，我國住房在近10年來成為投資者熱衷炒作的投資品，使房地產(chǎn)市場從金融市場吸納了較高的投資比例，金融資源流向房地產(chǎn)市場推高了住房價格，使其轉(zhuǎn)化為以投資炒作為主導(dǎo)的虛擬經(jīng)濟(jì)市場。因此，可以將以房地產(chǎn)市場為導(dǎo)向的信貸配置視為金融資源向金融體系的回流，將針對房地產(chǎn)企業(yè)或房地產(chǎn)用途的授信與用作投資管理、借新還舊等金融類用途的授信一并歸為“虛擬經(jīng)濟(jì)”授信，與其相對應(yīng)的是“實體經(jīng)濟(jì)”授信，虛擬經(jīng)濟(jì)授信主要用于考察商業(yè)銀行信貸配置的長期風(fēng)險回避動機(jī)(劉仁伍和盛文軍，2011)。

總體樣本對年均信貸可得強(qiáng)度的回歸結(jié)果如表10所示。

表10 總體樣本對年均信貸可得強(qiáng)度的回歸結(jié)果

續(xù)表

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗，懷特檢驗的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

對年均授信額度的回歸表現(xiàn)出以下特征。

從企業(yè)所有制特征看，企業(yè)的國有性質(zhì)與信貸可得強(qiáng)度呈顯著的正相關(guān)趨勢，表明信貸可得量偏好“大而平穩(wěn)”的國企，具有規(guī)模效應(yīng)。國有企業(yè)在政府平臺的信貸可得強(qiáng)度較高，相對民營企業(yè)在貸款議價時的談判能力更強(qiáng)。信貸可得量下H1得到印證。

結(jié)論1：銀行在信貸發(fā)放的數(shù)量上明顯偏好“大而平穩(wěn)”的國企，表現(xiàn)出“所有制歧視”。

從行業(yè)特征考察，信貸配置的虛擬特征與年均授信額度的關(guān)系不顯著，并呈現(xiàn)微弱的負(fù)相關(guān)趨勢。這表明信貸在配置額度上并未表現(xiàn)出明顯的“虛擬化”傾向，并沒有明顯偏好房地產(chǎn)行業(yè)，因此長期避險動機(jī)較弱。H2沒有得到印證。

結(jié)論2：銀行在信貸發(fā)放的數(shù)量上沒有明顯偏好房地產(chǎn)行業(yè)，沒有明顯的“產(chǎn)業(yè)歧視”。

從企業(yè)盈利能力看，凈利潤率和年均授信額度顯著負(fù)相關(guān)，營業(yè)收入與信貸可得強(qiáng)度的相關(guān)關(guān)系為正，但并不顯著。這表明了銀行信貸配置的非有效性，不具有長期回報的特點(diǎn)。

結(jié)論3：銀行的信貸配置沒有以企業(yè)利潤率為傾向，資源配置呈現(xiàn)非有效性，不具有長期回報的特點(diǎn)。

2.1.5 藥品劑型的影響:同一藥品的劑型不同,其在體內(nèi)的吸收也不會相同,即生物利用度相異,如果不能掌握劑量就會導(dǎo)致不良反應(yīng)的出現(xiàn)。

從企業(yè)資產(chǎn)債務(wù)指標(biāo)看，資產(chǎn)負(fù)債率與信貸可得強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)，短期借款、融資余額、對外擔(dān)保額度和信貸可得強(qiáng)度相關(guān)性不強(qiáng)，但其系數(shù)為正，表現(xiàn)出微弱的正相關(guān)趨勢。這樣的結(jié)果表明了銀行放貸更偏好長期負(fù)債更高而短期信貸活躍的企業(yè)，表明了信貸配置不具有長期風(fēng)險效應(yīng)，而具有短期避險動機(jī)。

結(jié)論4：信貸對象的負(fù)債狀況甚至財務(wù)風(fēng)險并沒有削弱銀行對其的信貸投放，商業(yè)銀行信貸配置不具有長期風(fēng)險規(guī)避的動機(jī)，而具有短期動機(jī)。

綜上，信貸可得強(qiáng)度下的H3得到印證。

(三)以信貸成本為因變量的商業(yè)銀行信貸流向結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)分析

企業(yè)從銀行進(jìn)行融資的成本分為兩部分：一是本金之外還需償還的利息；二是為滿足銀行的增信要求而提供的權(quán)利讓度，包括信用、保證、質(zhì)押、抵押四種。銀行的授信中所包含的利率通常以央行發(fā)布的貸款基準(zhǔn)利率上浮一定的百分比體現(xiàn)出來，這個上浮比重在不同信貸中有所差異，表現(xiàn)出銀行與不同信貸主體達(dá)成的信貸均衡價格的差異。由于不同種類的增信方式難以統(tǒng)一比較，而且很難量化，這里只利用利率成本度量信貸價格?？紤]到不同時期貸款基準(zhǔn)利率的變化，將每個信貸樣本的當(dāng)期基準(zhǔn)利率設(shè)為Baserate，根據(jù)央行歷年發(fā)布的貸款基準(zhǔn)利率賦值到Baserate，引入利率上浮變量iRate，得到第i個樣本的利率價格Price：

Pricei=(1+iRATEi)×Baseratei

根據(jù)以上變量設(shè)定，建立信貸價格的多元線性回歸模型：

lnPricei=β0+β1ALRi+β2lnSTLi+β3lnincomei+β4lnloan+β5neti+β6lnguari+β7lnASTi+β8Owneri+β9industi+β10crediti+β11morti+β12pledi+β13lnassurei+β14lnCreAmounti+εi

其中，年均授信額度lnCreAmount、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模lnAST為控制變量，引入虛擬變量增信方式作為控制變量：

對信貸價格的回歸結(jié)果如表11所示。

表11 對信貸價格的回歸結(jié)果

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗，懷特檢驗的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

對信貸價格的回歸表現(xiàn)出以下特征。

從企業(yè)資產(chǎn)債務(wù)指標(biāo)看，企業(yè)融資余額與信貸價格呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，短期借款與信貸價格未見相關(guān)性，但符號為負(fù)，這表明銀行在設(shè)置信貸價格時對企業(yè)現(xiàn)有長期債務(wù)風(fēng)險缺乏重視，與信貸可得量下的回歸結(jié)果一致，H4得到驗證。資產(chǎn)負(fù)債率和對外擔(dān)保額度與信貸價格都存在一定程度的負(fù)相關(guān)性，進(jìn)一步表明銀行在決定信貸價格時沒有將企業(yè)未來可能引發(fā)的潛在債務(wù)風(fēng)險作為考慮重點(diǎn)，也在一定程度上說明了資金實力較強(qiáng)的企業(yè)在貸款議價時存在優(yōu)勢，銀行偏好短期信貸活躍的企業(yè)，更看重信息成本和管理成本。

結(jié)論5：信貸價格對于信貸既得企業(yè)的再配置有“偏好效應(yīng)”，并陷入了“路徑依賴”。

一方面，信貸既得企業(yè)可能與較多銀行保持著合作關(guān)系，與銀行有較多貸款業(yè)務(wù)往來，即銀企關(guān)系較為穩(wěn)定；同時，融資余額、對外擔(dān)保額度能夠間接反映企業(yè)在金融市場的信用，對于銀行來說可以降低信息不對稱成本。另一方面，銀行不希望有較高貸款余額的企業(yè)出現(xiàn)經(jīng)營問題從而形成壞賬，因此，更愿意以低價支持負(fù)債較高的企業(yè)。

從企業(yè)盈利能力看，營業(yè)收入與信貸價格有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與此對比，企業(yè)凈利率與信貸價格不存在顯著的相關(guān)性。這表明銀行在進(jìn)行信貸成本配置時傾向于對企業(yè)的銷售能力而非實際盈利能力的考察，導(dǎo)致具有成長性的優(yōu)質(zhì)企業(yè)可能承擔(dān)高額的融資成本。不可否認(rèn)的是，信貸市場中也存在一些盈利能力較高的金融、房地產(chǎn)類國有企業(yè)依賴壟斷等自身先天優(yōu)勢，傾向于支付較高的信貸價格，這正是融資軟約束的典型表現(xiàn)。因此，這個結(jié)果并沒有否定商業(yè)銀行信貸配置的短期動機(jī)傾向。

從企業(yè)的產(chǎn)業(yè)/所有制特征看，企業(yè)的國有性質(zhì)與虛擬性質(zhì)都與信貸價格呈現(xiàn)一定的正相關(guān)關(guān)系，但與信貸價格的關(guān)系并不顯著。就系數(shù)符號來看，結(jié)果表明國企與民企在貸款價格的談判中可能存在差異，即國企在貸款過程中愿意支付更高的成本，取得信貸競爭優(yōu)勢。

結(jié)論6：企業(yè)的產(chǎn)業(yè)性質(zhì)和所有制性質(zhì)都不是影響信貸價格的主要因素，但相比實體經(jīng)濟(jì)企業(yè)和民營企業(yè)，虛擬經(jīng)濟(jì)企業(yè)和國有企業(yè)有可能承擔(dān)著更高的信貸價格。

(四)企業(yè)融資余額的影響因素分析

由于融資余額的提高顯著造成信貸價格的降低，為得到樣本企業(yè)的融資余額與企業(yè)所有制、合作銀行數(shù)量之間的關(guān)系，將融資余額作為因變量進(jìn)行再檢驗，控制企業(yè)其他特征，得到的結(jié)果如表12所示。

表12 對企業(yè)融資余額的回歸結(jié)果

續(xù)表

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗，懷特檢驗的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

由表12可知，融資余額與企業(yè)合作銀行的數(shù)量有顯著的正相關(guān)關(guān)系，與企業(yè)的國有性質(zhì)在10%的顯著性上存在相關(guān)性，H5得到驗證。融資余額的大小不僅反映了企業(yè)資產(chǎn)的杠桿化程度，也代表著企業(yè)與銀行所建立的合作關(guān)系，在一定程度上反映企業(yè)信貸活躍度，也產(chǎn)生信息擴(kuò)散效應(yīng)?？傮w而言，商業(yè)銀行信貸更偏好“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企。

(五)非公有制企業(yè)的信貸可得量與信貸成本分析

上述研究基于樣本總體，反映出信貸配置明顯偏向“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企，以及非公有制企業(yè)在信貸融資市場中的弱勢地位。為進(jìn)一步探尋商業(yè)銀行信貸流向的結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)，有必要研究在非公有制企業(yè)內(nèi)部商業(yè)銀行信貸配置的特點(diǎn)，從而更好地分析其在信貸市場中被“擠出”的原因，(3)由于樣本中國有企業(yè)的數(shù)量不足以達(dá)到回歸要求，這里只對非公有制企業(yè)作單獨(dú)分析。推動金融服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)。

對非公有制企業(yè)組年均信貸可得強(qiáng)度的多元回歸結(jié)果如表13所示。

表13 非公有制企業(yè)組年均信貸可得強(qiáng)度的多元回歸結(jié)果

注：(1)非公有制企業(yè)組的懷特檢驗通過，無異方差性。(2)括號中為t統(tǒng)計量，*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

表13回歸結(jié)果表明，在銀行對非公有制企業(yè)的貸款中，信貸可得量的大小主要取決于企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)規(guī)模、短期借款和融資余額。企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模越大，在信貸交易中的談判能力越強(qiáng)，達(dá)成貸款交易的規(guī)模也就越大。說明在非公有制企業(yè)貸款時存在“規(guī)模歧視”，H6得到印證。

企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率和融資余額反映了企業(yè)的中長期債務(wù)風(fēng)險，二者都與信貸規(guī)模呈顯著的正向關(guān)系。從企業(yè)角度分析，這反映出長期債務(wù)風(fēng)險會顯著提高企業(yè)的信貸需求；從銀行角度分析，相對于中長期風(fēng)險，銀行可能更加重視銀企關(guān)系的維護(hù)，以此促進(jìn)與大型非公有制企業(yè)的長期合作，覆蓋長期風(fēng)險。這進(jìn)一步說明商業(yè)銀行信貸的長期避險動機(jī)較弱。

同時，短期借款與貸款規(guī)模呈顯著負(fù)相關(guān)，表明銀行對于非公有制企業(yè)短期違約風(fēng)險的重視，屬于短期風(fēng)險回避型。對外擔(dān)保額度與貸款規(guī)模呈較為顯著的正相關(guān)關(guān)系，凈利率與貸款規(guī)模不相關(guān)，說明相比企業(yè)長期盈利能力，銀行發(fā)放貸款時更加重視非公有制企業(yè)在金融市場中的認(rèn)可度。綜上，H7得到驗證，說明銀行短期避險動機(jī)更強(qiáng)。

對非公有制企業(yè)組信貸結(jié)果的多元回歸結(jié)果如表14所示。

表14 非公有制企業(yè)組信貸價格的多元回歸結(jié)果

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗，懷特檢驗的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

表14的回歸結(jié)果顯示，營業(yè)收入、凈利率和企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模都對信貸價格有顯著影響，H8得到驗證。資產(chǎn)規(guī)模大或凈利率高的企業(yè)，在談判過程中有更強(qiáng)的能力提高價格，提高市場均衡，擠出中小企業(yè)。而在控制其他特征的情況下，營業(yè)收入成為銀行主要考察的指標(biāo)，使?fàn)I業(yè)能力的提高在一定程度上降低了信貸價格。

企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率對信貸價格有顯著正向影響，可以理解為銀行采用價格覆蓋長期風(fēng)險。結(jié)合以上分析可知，對于信貸規(guī)模需求和杠桿率雙高的企業(yè)，銀行采取提價方式進(jìn)行信貸配給。

同時，非公有制企業(yè)的虛擬產(chǎn)業(yè)特征對信貸價格存在顯著正向影響。從事虛擬產(chǎn)業(yè)的企業(yè)，憑借強(qiáng)大的杠桿資本支撐，短期議價能力強(qiáng)。

結(jié)論7：銀行在對非公有制企業(yè)信貸配置上存在“規(guī)模歧視”。

(六)非公有制企業(yè)組與樣本總體結(jié)果對比

在前面得出信貸配置存在規(guī)模偏好結(jié)論的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步比較非公有制企業(yè)組和總體樣本的信貸配置特征，以分析信貸在不同所有制企業(yè)中的配置效率差異。

樣本總體與非公有制企業(yè)組關(guān)于信貸可得量和價格的回歸對比如表15所示。

表15 樣本總體與非公有制企業(yè)組關(guān)于信貸可得量和價格回歸對比

續(xù)表

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗，懷特檢驗的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

根據(jù)表15，非公有制企業(yè)組與樣本總體的信貸配置特征差異主要體現(xiàn)在：(1)短期借款。非公有制企業(yè)的短期借款和信貸可得量存在顯著負(fù)相關(guān)，這種關(guān)聯(lián)在樣本總體中不存在，表明對非公有制企業(yè)信貸的短期風(fēng)險控制較強(qiáng)。(2)融資余額。融資余額與非公有制企業(yè)信貸可得量顯著正相關(guān)，與總體的信貸價格負(fù)相關(guān)，表明對非公有制企業(yè)的路徑依賴主要體現(xiàn)在信貸的量而非價格上，銀行偏好信貸活躍的非公有制企業(yè)。(3)凈利率。非公有制企業(yè)中凈利率和價格存在正相關(guān)關(guān)系，樣本總體信貸可得量和凈利率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明對于不同所有制企業(yè)，信貸的利潤率導(dǎo)向配置均無效，不具有長期回報特點(diǎn)。(4)對外擔(dān)保額度。與非公有制企業(yè)的信貸可得量有正相關(guān)關(guān)系，與樣本總體企業(yè)的信貸價格有負(fù)相關(guān)關(guān)系，這一因素上兩類樣本差異較小。(5)資產(chǎn)規(guī)模。與非公有制企業(yè)的信貸價格正相關(guān)，與樣本總體信貸價格關(guān)系不顯著且不為正，表明信貸價格在非公有制企業(yè)中存在明顯的“規(guī)模歧視”。(6)產(chǎn)業(yè)虛擬性質(zhì)。非公有制金融類企業(yè)或金融類用途的信貸提高了價格均衡，這一現(xiàn)象在樣本總體中不存在，表明對非公有制實體經(jīng)濟(jì)的信貸在價格支持上表現(xiàn)出了有效性。(7)增信方式。樣本總體企業(yè)采用信用和保證增信可以降低信貸價格，這一現(xiàn)象在非公有制企業(yè)中不存在。對非公有制企業(yè)信貸的風(fēng)險控制較對公有制企業(yè)更加有效。

通過以上對樣本總體和非公有制企業(yè)組信貸分析的對比，可以發(fā)現(xiàn)，對非公有制企業(yè)組的信貸配置表現(xiàn)出了風(fēng)險較低、價格彈性較強(qiáng)、存在“規(guī)模歧視”的特征，但以利潤率為導(dǎo)向的信貸的量和價格的配置無論是在總體樣本中還是在非公有制企業(yè)組中都沒有體現(xiàn)。

結(jié)論8：相比樣本總體，對非公有制企業(yè)的信貸配置效率較高，商業(yè)銀行總體配置具有短期的風(fēng)險回避型的規(guī)模效應(yīng)動機(jī)。

五、結(jié)論和啟示

本文通過對信貸配置偏向進(jìn)行微觀實證分析發(fā)現(xiàn)，銀行信貸資金配置更偏好“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國有企業(yè)，但未有顯著的產(chǎn)業(yè)歧視特征。商業(yè)銀行更重視的是短期的風(fēng)險管控和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，以及信息成本與信用管理成本因素，而非對信貸質(zhì)量、收益回報的長期考量。

具體結(jié)論如下：(1)信貸資金配置并未呈現(xiàn)明顯的長期效率導(dǎo)向，實體利潤率與信貸配置的連接并不緊密。信貸資金配置并未特別青睞盈利能力強(qiáng)、發(fā)展?jié)摿Υ蟮膶嶓w行業(yè)及企業(yè)項目，其更偏好信貸活躍的企業(yè)但對其系統(tǒng)性債務(wù)風(fēng)險的考察不夠，側(cè)重短期的銀企關(guān)系而非中長期風(fēng)險控制，這可能增加潛在的金融系統(tǒng)性風(fēng)險。(2)信貸資金在配置流向上明顯偏向“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企。這類國有企業(yè)在信貸市場中的議價能力較強(qiáng)，存在一定的融資軟約束，便于獲得優(yōu)質(zhì)金融資源，可能對民營企業(yè)融資造成一定的擠出效應(yīng)。(3)信貸資金配置呈現(xiàn)“虛擬化”傾向的主要原因，是虛擬部門中的國有控股企業(yè)較多?！疤摂M部門”國有企業(yè)獲得信貸配置較多，容易造成信貸市場中虛擬經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)、國有企業(yè)與非公有制企業(yè)的雙重“二元分割”效應(yīng)。(4)信貸資金在非公有制企業(yè)配置上，無論是信貸量還是信貸價格，都存在“規(guī)模歧視”。資產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)，有更多的社會資本、社會信用及政治保障，信貸風(fēng)險相對較小。此外，企業(yè)信貸需求與資產(chǎn)規(guī)模存在較高的相關(guān)性。

上述研究結(jié)論帶來以下啟示和建議。改變考核導(dǎo)向，推動商業(yè)銀行形成長期收益回報與風(fēng)險控制平衡的發(fā)展觀和業(yè)績觀，抑制其信貸業(yè)務(wù)至上的短期主義行為，扭轉(zhuǎn)其“重短期業(yè)務(wù)量而不重長期質(zhì)量”的粗放信貸傾向；結(jié)合金融監(jiān)管制度優(yōu)化、信用體系建設(shè)，設(shè)立信貸“黑名單”制度，倡導(dǎo)以信用水平取代信貸活躍度作為信貸信息顯示的關(guān)鍵標(biāo)志?；谛刨J配置所有制中性原則，強(qiáng)化不同所有制企業(yè)信貸信息披露，規(guī)范國有企業(yè)信貸行為，推動信貸市場“優(yōu)勝劣汰”機(jī)制的形成，保障不同所有制企業(yè)獲得公平信貸。提升實體經(jīng)濟(jì)和高科技產(chǎn)業(yè)回報率，扭轉(zhuǎn)“脫實向虛”局面，暢通信貸資金向高科技、實體行業(yè)的傳導(dǎo)渠道。